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#オドルンZ# 前楽ありがとうございました！！ 残るは大千穐楽！！最後までよろしくお願いします！ 2日ぶりヒロインの反田葉月ちゃん！おかえりなさい！まじで可愛すぎるほんとに可愛い人形...花音と総理秘書の関係にも注目です🫶🏻

最近几个月，好基友海辛和阿文一直在几个项目里高强度用Seedance做视频，在踩了很多坑以后，他们总结了一套很实用很详细的心得。 我看完了以后，觉得很受用，我自己也学到很多。 在征得他们同意后，也想分享给大家，因为我觉得对每一个想用AI做视频的人，也都非常有用。 先说一个反直觉的结论，大部分你在X和小红书上看到的Seedance提示词，都没什么用。 那些千转万转的帖子，华丽的prompt小作文，他们团队几乎都测了一遍，结果发现能用的没几个，反而浪费了大量时间。 这些提示词唯一验证的事，就是Seedance是真的不挑食，你写什么它都能生成点东西出来，但跟质量没关系。 其实写一段视频prompt比想象中简单得多，只需要填好四个部分： 1. 主体，就是画面里出现的主要人物。建议用图生图先出一张角色参考图，然后在即梦里新建主体，后面直接@就行，复用率极高。 2. 场景，上传一张场景图就够了。场景图里可以带上你的主角，这样能交代角色和环境的比例关系，不容易出现人物大小失调。 3. 音乐，这条非常重要，不要生成任何BGM，只生成对应的音效。BGM会严重干扰后期剪辑和配乐。 4. 镜头，言简意赅地写清楚每个镜头的景别和发生了什么就行，不需要长篇大论。 一个好的Prompt大概是啥样的，我也把海辛的截图放下面了。 除了Prompt怎么写之外，还有一些非常有用的心得： 第一，不需要往Seedance里放分镜故事板。很多人花十几分钟生成一张华丽的故事板，带镜头运动曲线带各种标注和表格，丢进去让Seedance生成，反而错漏百出。 第二，Prompt不是越长越好。很多人用AI写的提示词又臭又长，里面很多都是多余的描述和情绪渲染，上传过主体和场景参考以后就不需要再用文字重复一遍了，没有意义。而且如果一段Prompt连自己都读不完，那说明你对故事要发生什么根本就不关心。 第三，不要给每个镜头加时间戳，比如[0-3秒]这种东西，很多时候都是安慰剂，模型其实不会真的按时间戳来分配时长，对时长影响最大的反而是镜头的数量，所以不如用镜头01这种方式更好。 第四，不要盲目追求清晰度。目前对提示词响应最好的版本是720p，不是1080p，清晰度最后定稿了用Topaz放大到4K就行了。 而最最最重要的事，就是有了AI和Agent之后，我们的效率大幅提升，那省出来的时间应该花在哪呢？ 答案只有一个： 构思你的分镜和故事。 绝大多数的技巧，最终都会被模型的进步所吞噬。 但相信我，你的故事。 它不会。

微软为什么几乎没有参与基础大模型竞赛？ 谷歌有 Gemini，Meta 有 Llama，字节有豆包，阿里有通义千问。 微软与其他巨头不同，它早就没有主人了。Satya Nadella 只是个打工的。 Carl Icahn 说过，美国 CEO 的选拔机制往往是「反达尔文」的——老好人缘好、不做争议性决策、安全听话。Ballmer 敢打大赌，Nadella 选择了最稳妥的路：投资 OpenAI。

李少民：為什麼紐約市搞社會主義，經濟仍然不會崩潰？ 最近，紐約民主社會主義陣營聲勢大振。紐約市長佐赫蘭．馬姆達尼（Zohran Mamdani）提出凍結租金、擴大政府補貼、免費公車、提高富人稅負等一系列激進政策，而支持這些理念的左派人士也在紐約市議會選舉中取得優勢。他們所主張的政策，再次引發美國社會對國家未來發展方向的激烈辯論。 自從佐赫蘭·曼達尼今年贏得紐約市長選舉以來，批評者就不斷預言災難即將降臨。租金凍結、免費公共服務、擴大補貼、對非法移民更優厚的福利、對富人加重稅負……熟悉的結論隨即出現：社會主義在所有曾經嘗試過的地方都已失敗，紐約市注定走向經濟崩潰。 我认为這個預測不可能成真——不是因為社會主義突然變得有效，而是社會主義的批評者往往忽略了一個關鍵差異：實行社會主義的地方究竟是封閉的，還是開放的。 在封閉的社會主義經濟裡，必須自己創造全部財富，同時進行再分配。歷史一再證明，這種故事通常如何收場。蘇聯在中央計畫下最終停滯不前，1970與1980年代成長率大幅下滑，總要素生產率停滯甚至倒退，產出對資本的比率因效率低下而急劇惡化。毛澤東時代的中國在開放前經歷多次經濟災難。東歐各國則在低效國營企業與長期短缺的重壓下崩潰。更近期的委內瑞拉也走上同樣道路：國內生產毛額從2013年到2020年代初，縮減約75%至80%——這是現代史上最大規模的和平時期經濟收縮之一。 原因其實很簡單。當政府把報酬與生產力逐漸脫鉤，人們創新、投資、生產的動機就會減弱。生產下滑、再分配卻持續擴大，經濟餅就會越來越小。最後，已經沒有足夠財富可以再分配。在封閉經濟中，社會主義最終會把自己賴以維生的資源耗盡。 紐約市的情況則完全不同。它不是獨立國家，而是嵌入紐約州、美國以及全球經濟的一座城市。 它享有聯邦政府支出、州政府支持，以及全球最大規模的國際競爭企業集群之一。紐約都會區的GDP約達2兆美元，約佔美國經濟總量的9%，其中金融與保險業貢獻數千億美元（有分析指出，金融業約佔該市經濟的24%）。 華爾街的收入並非只來自紐約市民。全球金融機構、跨國企業、大型律師事務所、顧問公司、媒體集團與觀光業，都把來自全美乃至全世界的財富帶進這座城市。換句話說，紐約市的再分配政策，不只靠本地居民，更靠遠超出其邊界的財富來源支撐。 這一點從根本上改變了局面。 如果曼達尼推行其政策，部分富裕居民幾乎肯定會搬走，部分企業可能外移，投資活動也可能趨緩。這些反應與數十年來的研究結果一致：稅負、管制與價格管制確實會影響經濟行為。高盛曾估計，2018年至2023年間，紐約市年收入超過1000萬美元的家庭中，有整整10%已在其他地方設立居住地。紐約州在全美申報超過100萬美元所得的納稅人比例，也從2010年的12.7%降至2022年的8.7%，意味著可觀的稅收損失。然而，資本外流並不必然導致立即崩潰。紐約市更可能出現的是緩慢的經濟活力流失，卻仍能維持財務運作，因為外部資源持續注入。因為更廣大的美國經濟仍在創造可課稅財富，國使得市政府則以更多再分配來给紐約输血。当然，纽约市政服務越来越差，更多的無家可歸者繼續依賴日益昂貴的政府補貼，中產階級納稅人則可能被夾在稅負上升與公共服務品質下降之間，投資者可能悄悄將資金轉移他處。但這一切都不回把纽约變成像蘇聯那樣戲劇性地崩潰。 它更像另一種現象：寄生在健康宿主身上的寄生蟲。寄生蟲不需要自己生產食物，只要宿主保持生產力就能存活。同樣地，一個嵌入大型資本主義經濟體系中的再分配型行政區，可以比試圖把全國經濟完全納入社會主義原則的國家，存活得更久。 這種寄生在美國不止於紐約。 加州長期以來也同時推行大規模再分配政策，並擁有全球具競爭力的產業，創造巨額財富——然而它卻面臨全美最高的貧窮率（近期數據約17.7%），以及美國最大的無家可歸人口（約18.7萬至20萬人，約佔全國總數的24%）。在這些案例中，再分配之所以能夠持續，正是因為財富創造發生在更廣泛的資本主義系統之內或之外。 因此，真正的教訓並非社會主義突然變得經濟可行，而是社會主義往往靠著從較大的資本主義系統汲取資源而得以存續。 美國人真正應該思考的問題，不是紐約市是否會變成另一個蘇聯——它肯定不會。 更重要的問題是：紐約市搞社會主義最終由誰來買單？ 只要生產力強的美國人、具全球競爭力的企業以及世界資本市場持續創造財富，紐約市就能繼續進行再分配。該市的經濟扭曲会日益嚴重，但不会崩潰。然而，這種韌性不應被誤解為成功。它只反映出紐約市並非自給自足的經濟體，而美國與紐約州某種程度上縱容了它的寄生行為。 社會主義在蘇聯失敗，是因為它無處可求助。但在龐大的資本主義經濟體系內的社會主義飛地，卻可能持續數十年之久。 所以，美國選民必須明白，一個以自由市場、私有財產與法治為基礎建立的國家，不應該容許其城市或州採行越來越社會主義的政策、讓全國其他地區承擔大部分經濟代價。@baodiantimes

为什么微软是全球唯一一家几乎没有真正参与基础大模型竞赛的科技巨头？在美国，谷歌有 Gemini，Meta 有 Llama；在中国，字节跳动有豆包，阿里巴巴有通义千问。但微软在自研和推广 MAI 上几乎没有投入太多精力，给人的感觉就像还没开始，就已经放弃了。 问题的核心在于，微软和其他科技巨头不同，它早已没有老板了。 Carl Icahn曾解释过，为什么美国 CEO 的选拔机制往往是“反达尔文”的（anti-Darwinian）。他说，职业经理人 CEO 本质上都是“幸存者”。他们通常性格温和、人缘很好，但往往不是最聪明的人，也很少有自己的想法，更不会做出具有争议性的决定。董事会之所以选择他们，就是因为他们足够安全、足够听话。说白了，职业经理人 CEO 的工作，就是坐在那里，少说话，按董事会的意思执行。这也是为什么Icahn说大部分美国CEO都是白痴。 Satya Nadella就是这样的人。说难听点，他就是个 NPC。他和Steve Ballmer 形成了鲜明对比。Ballmer担任 CEO 时，即使面对巨大争议和失败，也敢于押下重注。从 Windows Phone、收购诺基亚，到 Bing，再到 Surface，他从来不害怕惹怒股东，因为他是微软cofounder。但Nadella 只是个打工的。 因此，在 AI 竞赛中，微软选择了最稳妥的一条路——投资 OpenAI，而不是像其他科技巨头一样，全力打造自己的基础模型。市场也有人认为，这是一种偏保守的策略。生成式 AI 最先替代的，往往是大量初级白领和办公室岗位。如果这种趋势持续发展，微软赖以生存的 Office 365 业务反而可能成为最容易受到冲击的软件业务。微软要是在 AI 时代走错一步，公司很可能就变成时代的眼泪。

一个19岁的交易员用Claude搞了个量化机器人，在Polymarket上赚了7万1千多美元。 这个机器人的核心玩法，是把高频做市和短线加密涨跌市场的套利结合起来： > 新市场一上线，它就在两边同时挂限价单 > 先买一个方向的结果，等价格波动了，再在反方向建仓 > 价格一动，机器人就往便宜的那边加仓，核心目标就是让YES+NO的总成本始终低于1美元 他的Polymarket账户： 用这套玩法，他平均能吃到2.37%的价差优势，资金一直在稳定增长。 他最猛的三笔交易： $200.60 → $1,004.30（涨幅400.64%） $244.24 → $1,047.26（涨幅328.79%） $610.04 → $1,787.79（涨幅193.06%）